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Análise baseada em dados da adoção global de VEpor@iamluke
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Análise baseada em dados da adoção global de VE

por Luke7m2024/03/04
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Muito longo; Para ler

O crescimento dos veículos eléctricos continua a acelerar, com algumas regiões do mundo a vender predominantemente VE e outras a acelerar a sua transição. Neste artigo, analisamos um conjunto de dados sobre a adoção histórica de VE. Usamos Python, Plotly e Quadratic para estudar os dados.
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A adoção de veículos elétricos (EV) em todo o mundo acelerou rapidamente nos últimos anos. Nesta exploração, analiso os dados por trás desse crescimento, em várias geografias e prazos.


Nota/divulgação afiliada antes de começarmos: nesta pesquisa usamos a Quadratic , uma empresa para a qual trabalho. Sempre que você vê referências a células no código, é porque você pode fazer referência às entradas nessas células no código. A planilha completa sobre a qual esta análise foi construída pode ser encontrada aqui caso você queira acompanhar o código e as visualizações ao lado do artigo.


EV dataset, visualized in Quadratic.

O conjunto de dados (licença MIT) tem aproximadamente 9.500 linhas com várias regiões e parâmetros, de 2010 a 2022 (atualizado anualmente). Exploraremos principalmente o crescimento das vendas apenas de veículos elétricos (ignorando os híbridos) até 2022 e o crescimento das redes de infraestrutura de carregamento.




Crescimento das vendas ao longo do tempo

Começamos colocando os dados de nossa planilha em nosso Pandas DataFrame. A partir daí, filtramos nosso conjunto de dados para os motores que nos interessam (totalmente elétricos, também conhecidos como BEV) e usamos diretamente nossa planilha para inserir o país pelo qual queremos filtrar em Python . O conjunto de dados também inclui algumas projeções, mas nesta análise nos preocupamos apenas com os valores registrados historicamente, por isso filtramos as projeções e mantemos as entradas históricas.


 # get data from the spreadsheet into our DataFrame df = cells((0,0),(7,9542), 'EV Raw Data', first_row_header=True) # if region cell is empty don't try to filter if cell(2,2) != '': df = df.loc[df['region'] == cell(2,2)] # filter by selected parameter df = df.loc[df['parameter'] == cell(2,1)] # make this a historical analysis with none of the projections included df = df.loc[df['category'] == 'Historical'] 


Plotly chart, displayed in Quadratic.

Notamos um crescimento massivo a partir de 2020. Notamos uma tendência clara, com 230.000 vendas de EV em 2020 nos EUA, 470.000 em 2021 e impressionantes 800.000 em 2022. Este crescimento de 2021 a 2022 representa um aumento de 70% nas vendas anuais.


As projeções do nosso conjunto de dados assumem um crescimento contínuo, esperando que as vendas em 2025 nos EUA se aproximem das vendas de veículos elétricos da 3M.



Plotly chart, displayed in Quadratic. Globalmente, vemos uma tendência semelhante. O crescimento de 2021 a 2022 é um pouco fraco em relação aos EUA com base no crescimento percentual, mas ainda assim tremendo, com um crescimento de 58%, passando de 7,3 milhões de vendas acima dos 4,6 milhões de vendas do ano anterior.







Se você achar o estilo desses gráficos atraente, estes são gráficos de linhas Plotly básicos com pequenas alterações de layout, conforme mostrado abaixo.


 # title gets edited based on the value of the spreadsheet input at cell(2,1) fig = px.line(df, x="year", y="value", title=c(2,1) + title_description) # make chart prettier by removing background and making the margins less aggressive fig.update_layout( plot_bgcolor="White", margin=dict(l=30, r=30, t=50, b=50), ) # displaying chart to the sheet fig.show()


Porcentagem de vendas de veículos para VEs

Antes de nos aprofundarmos na participação de mercado, um contexto significativo é que a China e os EUA são os líderes esmagadores nas vendas globais de veículos. A Organização Internacional de Fabricantes de Veículos Motorizados cita a China como líder geral de vendas de veículos, com mais de 25 milhões de unidades por ano, os EUA em segundo lugar, com mais de 15 milhões, e o terceiro lugar, o Japão, com mais de 4 milhões de vendas por ano.


O crescimento dos VE da nossa análise anterior é impressionante, mas para compreender o seu alcance, temos de comparar a sua quota de mercado em relação a todos os outros tipos de veículos (gás e híbridos). Felizmente, o conjunto de dados inclui um ponto de dados de participação de mercado, portanto não precisamos realizar esse cálculo manualmente. Observamos novamente os valores para os Estados Unidos e globalmente (“Mundo” em nosso conjunto de dados).


Gráficos plotados, exibidos em Quadrático.


Para os EUA, notamos uma participação de EV de 8%. Curiosamente, a percentagem global de VE é muito mais elevada, com 14%.


Naturalmente, é altura de expandirmos para além dos EUA e aprendermos quais os países que contribuem para esta quota de 14%.

Países com adoção mais rápida

Em vez de enterrar a cabeça na areia e olhar apenas para os Estados Unidos e para o total das vendas globais, também podemos fazer uma análise simples para ver quais os países que obtiveram a maior percentagem das suas vendas como VE. Como aprendemos anteriormente, a China e os EUA dominam as vendas globais de veículos, portanto, se os EUA realizam 8% das suas vendas para VEs. Globalmente, o número está mais próximo de 14%, por isso é justo adivinhar que as vendas de veículos eléctricos da China, uma vez que uma percentagem da sua quota de mercado, é muito superior à dos EUA, mantendo esta percentagem global muito mais elevada à medida que os EUA procuram recuperar o atraso.


Para fazer nossa análise de classificação, usamos um filtro simples para filtrar por participação nas vendas; deixamos todos os países e depois aplicamos um cálculo max() para obter a ordem da maior parcela de EV por país.


 # get our data from spreadsheet into Python df = cells((0,0),(7,9542), 'EV Raw Data', first_row_header=True) # filter by selected parameter of market share df = df.loc[df['parameter'] == cell(2,1)] # make this a historical analysis with none of the projections included df = df.loc[df['category'] == 'Historical'] # filter just by the latest year available df = df.loc[df['year'] == '2022'] # exclude buses, vans, etc and just include cars df = df.loc[df['mode'] == 'Cars'] # sort by highest share of market df = df.sort_values(by=['value'], ascending=False) # return dataframe to sheet df 



Há muitos insights fascinantes nesta lista.

Note-se que os grandes países com vendas de veículos, como os EUA e o Japão, estão a reduzir as vendas totais de veículos eléctricos, pelo que a China aumenta a percentagem com as suas vendas de veículos número 1 por país, mais uma percentagem elevada de 29% das vendas globais de veículos eléctricos.


Observamos também os países do Norte da Europa cujas vendas tendem apenas para veículos elétricos. O Norte da Europa tem regulamentos que concedem isenções de IVA aos produtores de VE, metas agressivas de emissões e outros regulamentos que resultaram nesta rápida transição para veículos eléctricos no Norte da Europa.














Redes de carregamento

À medida que a adoção de veículos elétricos acelera, vale a pena explorar como a infraestrutura de carregamento está se adaptando. Para fins de contexto, existem 3 tipos principais de carregadores:


  • Nível 1: tomada residencial padrão de 120 V CA (o que você usa para conectar itens domésticos todos os dias; esse tipo de carregamento é muito lento, geralmente fazendo 120 V a 14 amperes = ~ 1,7 kW antes das perdas de eficiência para uma bateria EV de 80 kW. Isso significa um mínimo de 47 horas para uma carga completa (realisticamente mais devido a perdas de eficiência/potência real fornecida à bateria), o que é uma solução suficientemente boa para utilizadores que têm menos deslocações e podem utilizar a infraestrutura pública conforme necessário.


  • Nível 2: Instalável em aplicações residenciais (secadores elétricos domésticos geralmente usam 240V) e nas estações de carregamento de infraestrutura pública mais comuns; o nível 2 em casa normalmente é de até 48A, às vezes mais baixo. 240 V @ 48 A = pico de 11,5 kW, fornecendo realisticamente menos energia. Com infraestrutura de nível 2, uma bateria de 80 kW pode ser carregada em 5 a 9 horas. Esta é a melhor solução doméstica, pois você pode obter uma carga completa facilmente durante a noite e, para infraestruturas públicas, permite recarregar ou carregar totalmente em caso de estacionamento prolongado. Esta não é a solução para viagens que exigem carregamento mais rápido entre paradas.


  • Nível 3 (DCFC): O carregamento rápido DC é uma opção puramente comercial que não pode ser instalada em casa. Esses carregadores levam um veículo de vazio a cheio em menos de uma hora. Esta é a solução de carregamento que se assemelha ao reabastecimento na bomba. Este tipo de cobrança tem um custo correspondentemente mais alto por conveniência. Os carregadores de nível 3 variam de 50 kW a 350 kW; a 350 kW, uma bateria de 80 kW pode ser totalmente carregada em menos de 20 minutos.


Em nosso conjunto de dados, quando o provedor de dados se refere à cobrança lenta, ele está se referindo à infraestrutura de nível 2 disponível publicamente. Quando se referem ao carregamento rápido, referem-se à infraestrutura de nível 3.


Começamos visualizando o crescimento dos carregadores nos EUA e na China.


Gráfico plotado, exibido em Quadrático.


Observamos que o crescimento na China tem uma curva de crescimento extremamente impressionante para o carregamento rápido, enquanto os EUA registaram um crescimento rápido para carregadores lentos e um crescimento lento para o carregamento rápido.

Crescimento rápido do carregador em 2022 (China x EUA)

Carregadores rápidos instalados na China/venda de EV em 2022: 760k/4,4M (0,17)

Carregadores rápidos instalados nos EUA/venda de EV em 2022: 28k/800k (0,035)

Crescimento lento do carregador em 2022 (China x EUA)

Carregadores lentos instalados na China/venda de veículos elétricos em 2022: 1 milhão/4,4 milhões (0,22)

Carregadores lentos instalados nos EUA/venda de EV em 2022: 100k/800k (0,125)


As experiências de carregamento variam. Em alguns cenários, podem existir linhas ou carregadores totalmente ocupados. Em outros, os carregadores podem ter muito pouca utilidade. Fatores como proximidade de estacionamento significativo, preços, etc., têm impactos óbvios.


Em média, os carregadores ficam sem uso durante uma grande porcentagem do tempo. Para que a instalação de cobrança compense o gasto de capital, os instaladores precisam ser capazes de projetar uma taxa de utilização que os coloque em lucratividade em um prazo razoável (como qualquer investimento).


Resumo

A adoção de VE acelerou nos últimos anos em um ritmo rápido. Assim que os números de 2023 forem divulgados, provavelmente veremos um crescimento semelhante ao dos anos anteriores. Vá em frente e explore esse conjunto de dados e obtenha seus próprios insights; nossa análise é naturalmente incompleta — há muitos campos no conjunto de dados que ignoramos que forneceriam todos os tipos de insights interessantes (projeções, vendas de vans/caminhões/outros tipos de veículos interessantes, etc.).


Para acessar o conjunto de dados e a análise diretamente:

https://app.quadratichq.com/file/4251cd97-e14d-4788-baf2-9d161eb10625


Conjunto de dados:

https://www.kaggle.com/datasets/padmapiyush/global-electric-vehicle-dataset-2023


Outras fontes:

Vendas de veículos: https://www.oica.net/category/production-statistics/2022-statistics/
Informações de carregamento: https://www.transportation.gov/rural/ev/toolkit/ev-basics/charging-speeds